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基于混合效应模型的相容性削度-材积方程研究 被引量:1
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作者 李春明 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期210-216,共7页
为构建一个能够准确估计树干从地面到任意部位高度的直径和材积的相容性削度-材积方程,以吉林省汪清林业局金沟岭林场的冷杉解析木数据为例,选择基于材积比方程和基于积分方法这2种方法来构建相容性削度-材积方程系统。在模拟时,采用3... 为构建一个能够准确估计树干从地面到任意部位高度的直径和材积的相容性削度-材积方程,以吉林省汪清林业局金沟岭林场的冷杉解析木数据为例,选择基于材积比方程和基于积分方法这2种方法来构建相容性削度-材积方程系统。在模拟时,采用3种参数估计方法来估计2个系统中的削度方程、全树干材积和商品材材积方程的参数,并考虑样木间的随机效应。选择均方根误差和平均绝对残差等指标,对精度进行比较。最后发展出一个能够准确预测树干任意高度的直径、全树干材积和商品材材积的相容性削度-材积方程系统。结果表明,在2个相容性削度-材积系统中,采用削度方程参数估计方法提供了商品材材积和全树干材积的最差预测,似乎不相关参数方法在材积比方程方法构建的相容性削度-材积方程系统中的精度最高,商品材材积参数方法在积分方法构建的相容性削度-材积方程系统中的精度最高。2个相容性削度-材积系统中无论采用商品材材积参数估计方法还是削度方程参数估计方法,在考虑单木的随机效应后,模型的模拟和验证效果都得到很大的提高。基于积分方法的相容性削度-材积方程系统的模拟和验证精度要高于基于材积比方程方法的相容性削度-材积方程系统的模拟和验证精度。总体来说,相容性削度-材积方程系统可以保证削度方程、商品材材积方程和全树干材积方程在形式和算法上相容。 展开更多
关键词 削度方程 相容性削度-材积方程 非线性似乎不相关回归 混合效应模型 商品材材积
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基于混合效应和分位数回归的温带针阔混交林树高与胸径关系研究 被引量:3
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作者 程雯 武晓昱 +3 位作者 叶尔江·拜克吐尔汉 王娟 赵秀海 张春雨 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期28-39,共12页
【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程,并对比分析非线性模型、不同分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度,为研究林分生长... 【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程,并对比分析非线性模型、不同分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度,为研究林分生长和收获提供理论依据。【方法】本研究以吉林蛟河地区针阔混交林的主要树种(红松、色木槭、紫椴和水曲柳)为研究对象,基于21.12 hm2样地数据,首先在11个广泛使用的树高方程基础模型中选定基础模型;其次探究林分变量对树高的影响并构建含林分变量的广义模型;最后在基础模型和广义模型的基础上,构建分位数模型,同时考虑样方效应对树高的影响,构建混合效应模型。【结果】(1)各树种均以Richards模型拟合精度更高,且具有生物学意义,选定为基础模型;考虑林分变量与树高的相关性以及模型收敛性,加入优势木高建立的广义模型能显著提高拟合效果。(2)各树种均为中位数τ=0.5时模型拟合效果最佳,且与非线性回归预测精度相近,红松、色木槭、紫椴和水曲柳最高R^(2)值分别为0.811、0.809、0.724和0.617,广义中位数回归预测能力得到进一步提高,R^(2)值分别为0.891、0.874、0.858和0.627。(3)混合效应模型相对其他模型能显著提高预测精度,其中基础混合模型略优于广义混合模型,4个树种R^(2)值达到0.937、0.919、0.906和0.643,表明包含样方效应的混合模型能得到更准确更稳定的预测结果。【结论】与传统方法建立的基础模型和广义模型以及两者的中位数回归模型相较,基于非线性混合效应构建的树高-胸径模型预测精度更高,其中基于基础混合效应构建的吉林蛟河地区混交林树高-胸径模型更具优越性和稳定性。 展开更多
关键词 分位数回归 树高-胸径模型 混合效应模型 广义模型 针阔混交林
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非线性混合效应模型和广义线性模型拟合随机效应logistic回归的应用比较 被引量:15
3
作者 杨志雄 袁岱菁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2011年第3期321-323,共3页
在临床药物试验中药物疗效的评价经常遇到二分类资料,即反应变量有两个水平如有效、无效;成功、失败等。二分类变量服从二项分布,可采用logistic回归模型。运用logistic回归模型对分类资料进行分析,能给实际研究带来很多便利。与多元线... 在临床药物试验中药物疗效的评价经常遇到二分类资料,即反应变量有两个水平如有效、无效;成功、失败等。二分类变量服从二项分布,可采用logistic回归模型。运用logistic回归模型对分类资料进行分析,能给实际研究带来很多便利。与多元线性回归相比,logistic回归具有许多独特的优点,如对正态性和方差齐性不做要求,系数的可解释性等。 展开更多
关键词 LOGISTIC回归模型 非线性混合效应模型 随机效应 模型拟合 应用 广义 临床药物试验 分类变量
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非线性混合效应模型拟合Logistic回归在临床试验中的应用 被引量:3
4
作者 袁岱菁 杨志雄 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1923-1925,1929,共4页
目的探讨非线性混合效应模型拟合Logistic回归在临床试验中的应用。方法采用SAS软件包的NLMIXED过程拟合模型,并以两例药物临床试验资料进行实例分析。结果获得了各参数及其标准误的估计值,并可以对各因素进行直观的解释。结论非线性混... 目的探讨非线性混合效应模型拟合Logistic回归在临床试验中的应用。方法采用SAS软件包的NLMIXED过程拟合模型,并以两例药物临床试验资料进行实例分析。结果获得了各参数及其标准误的估计值,并可以对各因素进行直观的解释。结论非线性混合效应模型允许固定效应和随机效应进入模型的非线性部分,可以拟合具有非线性的Logistic回归模型,是临床试验中分析二项分布数据有效方法。 展开更多
关键词 非线性混合效应模型 LOGISTIC回归 二项分布数据 NLMIXED SAS Emax
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基于非线性混合效应的华东地区主要优势树种林分水平树高-胸径模型
5
作者 姜鹏 孙悦 +2 位作者 许佳明 郭含茹 徐奇刚 《自然保护地》 CSCD 2024年第3期65-73,共9页
【目的】使用非线性混合效应(nonlinear mixed-effects,NLME)方法建立华东地区林分水平树高-胸径模型,提供一个较大地域尺度的林分树高预测工具,并与传统非线性回归方法比较,探索非线性混合效应方法在构建树高-胸径模型上的表现。【方... 【目的】使用非线性混合效应(nonlinear mixed-effects,NLME)方法建立华东地区林分水平树高-胸径模型,提供一个较大地域尺度的林分树高预测工具,并与传统非线性回归方法比较,探索非线性混合效应方法在构建树高-胸径模型上的表现。【方法】基于华东地区7个省级单元国家森林资源连续清查数据,构建主要优势树种哑变量,采用非线性混合效应方法建立林分水平树高-胸径模型。【结果】非线性混合效应方法在训练集与测试集上均表现优秀,训练集R2、均方根误差(RMSE)和平均绝对偏差(MAE)分别为0.678 5、2.396 7 m和1.832 6 m,测试集R2、RMSE与MAE分别为0.673 8、2.352 0 m和1.798 5 m。与不加入随机效应的传统回归方法相比,混合效应模型在训练集中,R2提升了8.13%,MAE与RMSE分别下降了7.09%与6.87%;在测试集表现中,R2上升了7.75%,RMSE与MAE分别下降了6.61%和5.97%。【结论】使用非线性混合效应方法建立了华东地区主要树种的林分水平树高-胸径模型,最终模型的拟合精度和预测精度均优于传统回归模型,模型适用的覆盖区域较广,能够为森林经营实践提供依据。 展开更多
关键词 树高-胸径模型 非线性混合效应 非线性回归 华东地区
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基于哑变量回归和混合效应的杉树树高-胸径模型 被引量:2
6
作者 沈子奕 林杰 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第1期80-85,共6页
为了精确预测杉树人工林的潜在生产力,以江西省青原山杉树人工林为研究对象,基于最小二乘法构建杉树树高-胸径的基础模型,在此基础上分别加入地形因子的哑变量和地形因子的混合效应,构建基于哑变量回归和混合效应的杉树树高-胸径模型,... 为了精确预测杉树人工林的潜在生产力,以江西省青原山杉树人工林为研究对象,基于最小二乘法构建杉树树高-胸径的基础模型,在此基础上分别加入地形因子的哑变量和地形因子的混合效应,构建基于哑变量回归和混合效应的杉树树高-胸径模型,并利用决定系数和均方根误差评价模型的拟合效果,比较2种模型的精度。结果表明:杉树树高-胸径的关系随坡度、坡向的不同存在一定的差异;线性混合效应的回归预测模型精度高于哑变量回归模型和基础模型的,其中基础模型的决定系数、均方根误差分别为0.604、2.595,哑变量回归模型的决定系数、均方根误差分别为0.652、2.443,混合效应模型的决定系数、均方根误差分别为0.659、2.364;与基础模型相比,基于线性混合效应的杉树树高-胸径模型的精度更高,决定系数增大了5.4%,均方根误差减小了8.9%。 展开更多
关键词 树高-胸径模型 哑变量回归模型 混合效应模型
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混合效应模型的双MCP惩罚分位回归研究 被引量:1
7
作者 周霖 罗幼喜 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期991-999,1012,共10页
针对混合效应模型,在已有的双Lasso正则化分位回归(DLQR)的基础上,结合MCP惩罚,提出了双MCP正则化分位回归(DMQR).通过对惩罚方法的改进,使得模型的拟合效果大大提高.在求解参数时使用交替迭代算法使得每次只用求解单个MCP惩罚的分位回... 针对混合效应模型,在已有的双Lasso正则化分位回归(DLQR)的基础上,结合MCP惩罚,提出了双MCP正则化分位回归(DMQR).通过对惩罚方法的改进,使得模型的拟合效果大大提高.在求解参数时使用交替迭代算法使得每次只用求解单个MCP惩罚的分位回归,并结合针对非凸惩罚的迭代坐标下降法(QICD)使得计算的速度大大提高.在稀疏模型的模拟研究中发现,无论在何种误差条件下,DMQR都能很好的排除冗余变量,效果相对于DLQR有了较大的提升.且在模型的稀疏程度不同时,都能得到很好的模拟结果. 展开更多
关键词 分位回归 MCP惩罚 混合效应模型 交替迭代算法
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基于SCAD_L_(2)和SCAD混合惩罚的高维随机效应线性回归模型
8
作者 李旭琳 贺素香 王传美 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2023年第4期1297-1310,共14页
大数据时代的到来,使得变量选择问题成为了当前统计界和各重要领域实际工作者研究的重点课题在许多实际问题中,由于数据间存在相关性或异方差,对高维模型进行变量选择时会产生较大的系统性偏差。该文考虑高维随机效应线性回归模型,改进... 大数据时代的到来,使得变量选择问题成为了当前统计界和各重要领域实际工作者研究的重点课题在许多实际问题中,由于数据间存在相关性或异方差,对高维模型进行变量选择时会产生较大的系统性偏差。该文考虑高维随机效应线性回归模型,改进了现有的基于双惩罚思想的变量选择方法,提出了基于SCAD_L_(2)和SCAD的混合惩罚方法,在一定程度上弥补了已有方法不同时具备分组效应和渐近性质的不足:给出了基于混合惩罚的随机效应线性回归模型的两步迭代算法.分别在信噪比和随机效应影响不同的情况下对模型进行蒙特卡洛模拟和实例验证.结果表明:与其他惩罚方法相比,该混合惩罚方法具有分组效应和渐近性质,表现出更优良的变量选择能力和系数估计效果,适用于高维随机效应线性回归模型. 展开更多
关键词 SCAD_L_(2)和SCAD混合惩罚方法 高维随机效应线性回归模型 分组效应 渐近性质
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混合回归模型变量-簇间效应检验与变量选择 被引量:1
9
作者 余纯 文双 黄丹 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第24期15-19,共5页
有限混合回归模型已被广泛应用于由聚类和异质结构总体产生的混合回归关系的建模中,文章提出了一种在混合回归模型中检测预测变量-簇间效应和变量选择的基于等式约束的Lasso新方法;给出了一种修正的期望-最大化(EM)算法,能使混合回归模... 有限混合回归模型已被广泛应用于由聚类和异质结构总体产生的混合回归关系的建模中,文章提出了一种在混合回归模型中检测预测变量-簇间效应和变量选择的基于等式约束的Lasso新方法;给出了一种修正的期望-最大化(EM)算法,能使混合回归模型执行稳定、高效的计算,并提出了在该修正的EM算法内的M步骤中的Bregman coordinate descent算法(简称BCDA算法)来估计预测变量和簇间效应参数。模拟研究和实际数据应用表明,该方法在预测变量-簇间效应检测和变量选择方面均有很好的表现。 展开更多
关键词 等式约束 变量-簇间效应 变量选择 混合回归模型
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混合效应逻辑斯蒂回归模型的原理及其应用
10
作者 张懂 《语料库语言学》 2020年第2期100-111,共12页
近年来,混合效应逻辑斯蒂回归模型(mixed-effects logistic regression model)在社会语言学、心理语言学、语料库语言学和认知语言学等领域中得到广泛应用。本文旨在介绍混合效应逻辑斯蒂回归建模的原理,并以英语与格交替研究作为案例,... 近年来,混合效应逻辑斯蒂回归模型(mixed-effects logistic regression model)在社会语言学、心理语言学、语料库语言学和认知语言学等领域中得到广泛应用。本文旨在介绍混合效应逻辑斯蒂回归建模的原理,并以英语与格交替研究作为案例,展示混合效应逻辑斯蒂回归模型在语言研究中的具体应用。 展开更多
关键词 混合效应逻辑斯蒂回归模型 多变量统计分析 英语与格交替
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混合效应模型在新建住宅房价指数中的应用 被引量:10
11
作者 先倚懿 金升平 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第15期87-90,共4页
我国目前新建住宅房价指数编制方法仍采用第一代或第二代方法,与真实房价情况严重脱节。现今房价指数编制第三代方法逐渐成为国际上的主要方法,但这一方法并非完全适合国内情况。文章采取第三代方法"同质可比"的思想,考虑我... 我国目前新建住宅房价指数编制方法仍采用第一代或第二代方法,与真实房价情况严重脱节。现今房价指数编制第三代方法逐渐成为国际上的主要方法,但这一方法并非完全适合国内情况。文章采取第三代方法"同质可比"的思想,考虑我国实际房产交易情况,研究虚拟重复交易虚拟数据产生方法,并建立单一新建住房交易和虚拟重复住房交易两种交易数据的模型,找到一种新的、具有更高计算精确度和有效性的房价指数编制模型——自回归混合效应模型。 展开更多
关键词 新建住宅 房价指数 虚拟重复交易 回归混合效应模型
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广义非线性混合效应模型的变离差检验 被引量:3
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作者 韦博成 林金官 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期528-535,共8页
应用混合效应方法研究了广义族非线性模型的变离差检验问题 .对离散和连续两类指数族分布 ,提出了若干有效的检验统计量 .所有统计量都可用简单、便于计算的矩阵公式来表示 。
关键词 混合效应 变离差检验 广义非线性模型 随机效应 方差分量 SCORE检验 回归模型
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混合效应模型中的方差成分检验 被引量:2
13
作者 曾平 赵杨 陈峰 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2017年第1期166-169,176,共5页
在很多科学问题中需要在混合效应模型框架下对随机效应方差成分(暂记为τ^2)进行假设检验,也即检验H0:τ^2=0。除直接科学兴趣外,许多间接医学问题也能转化为对方差成分的检验。例如,为判断在惩罚样条回归中是参数模型还是非参数模... 在很多科学问题中需要在混合效应模型框架下对随机效应方差成分(暂记为τ^2)进行假设检验,也即检验H0:τ^2=0。除直接科学兴趣外,许多间接医学问题也能转化为对方差成分的检验。例如,为判断在惩罚样条回归中是参数模型还是非参数模型更合适,Claeskens首先建立混合效应模型,将模型选择问题转化为对随机效应方差成分是否等于零的假设检验问题,最后通过限制性似然比检验H0:τ^2=0。 展开更多
关键词 混合效应模型 似然比检验 假设检验问题 样条回归 非参数模型 随机效应 模型选择 统计量 BOOTSTRAP 协方差矩阵
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混合效应模型中的D-最优设计 被引量:2
14
作者 郭强 刘建国 +1 位作者 葛仁东 夏尊铨 《运筹与管理》 CSCD 2003年第4期31-35,共5页
本文研究的是混合效应-Ⅱ模型,首先,给出二阶模型存在D 最优回归设计点的必要条件。其次,组合D 最优回归设计和D 最优区组设计BIBD构造D 最优设计并给出寻找新的D 最优设计点的方法。以两种有代表性的组合误差分布为例,阐明新的D 最优... 本文研究的是混合效应-Ⅱ模型,首先,给出二阶模型存在D 最优回归设计点的必要条件。其次,组合D 最优回归设计和D 最优区组设计BIBD构造D 最优设计并给出寻找新的D 最优设计点的方法。以两种有代表性的组合误差分布为例,阐明新的D 最优设计点的获得过程,并给出了数值结果。 展开更多
关键词 混合效应-Ⅱ模型 D-最优回归设计 D-最优区组设计 D-最优设计点 异方差 驻点 组合误差分布
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线性混合效应模型的惩罚变量选择 被引量:1
15
作者 陈峰 《中国卫生信息管理杂志》 2014年第3期278-284,共7页
目的研究基于惩罚的线性混合效应模型变量选择原理和方法。方法对线性混合效应模型中的固定效应施加惩罚,采用Lasso和SCAD进行变量选择,通过两步迭代算法估计惩罚似然,利用BIC原则选择惩罚参数。通过广泛的模拟研究评价Lasso和SCAD在线... 目的研究基于惩罚的线性混合效应模型变量选择原理和方法。方法对线性混合效应模型中的固定效应施加惩罚,采用Lasso和SCAD进行变量选择,通过两步迭代算法估计惩罚似然,利用BIC原则选择惩罚参数。通过广泛的模拟研究评价Lasso和SCAD在线性混合效应模型变量选择中的性质表现,并应用于真实数据的数量性状位点选择。结果模拟研究和实际应用显示,在线性混合效应模型中,两步迭代算法简单可行,基于惩罚的变量选择方法能够有效识别有意义的协变量。结论基于惩罚的策略为线性混合效应模型提供了行之有效的变量选择方法。 展开更多
关键词 线性混合效应模型 变量选择 惩罚回归 数量性状位点
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基于混合模型的药品不良反应数据遮蔽效应消除方法研究
16
作者 魏建香 张剑吟 +3 位作者 刘美含 李明 孙骏 徐厚明 《中国药物警戒》 2018年第6期343-347,353,共6页
目的针对传统不相称性测定法在药品不良反应信号检测上存在数据遮蔽现象问题,提出了一种基于混合模型的遮蔽效应消除方法。方法该模型融合了Lasso Logistic回归、移除报告及IC方法。首先利用Lasso Logistic回归法进行数据的首轮移除;第... 目的针对传统不相称性测定法在药品不良反应信号检测上存在数据遮蔽现象问题,提出了一种基于混合模型的遮蔽效应消除方法。方法该模型融合了Lasso Logistic回归、移除报告及IC方法。首先利用Lasso Logistic回归法进行数据的首轮移除;第二轮则移除发生频次小于等于4的报告;接着采用IC算法进行信号检测;最后利用我国2010年药品不良反应监测报告中的中药数据进行实验并基于已知不良反应库和国家中心信息通报进行结果的验证。结果实验结果表明,与单一方法比较,此方法在召回率、查准率和F指标上均有良好的表现。结论该混合模型不仅有效地提高了药品不良反应信号检测的准确性,而且具有早期发现真阳性信号的能力。本研究为药品不良反应信号检测提供了一种更可靠的方法。 展开更多
关键词 数据遮蔽效应 混合模型 LassoLogistic回归 信号检测
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线性混合效应模型的有效稳健经验似然推断 被引量:2
17
作者 陈博文 赵培信 +1 位作者 唐新蓉 杨宜平 《应用数学》 CSCD 北大核心 2020年第4期886-893,共8页
本文考虑线性混合效应模型的有效稳健经验似然统计推断问题.通过结合众数回归方法和矩阵的QR分解技术,提出了一种基于众数回归的正交经验似然统计推断过程.证明提出的关于固定效应的经验对数似然比函数渐近服从中心卡方分布,进而构造了... 本文考虑线性混合效应模型的有效稳健经验似然统计推断问题.通过结合众数回归方法和矩阵的QR分解技术,提出了一种基于众数回归的正交经验似然统计推断过程.证明提出的关于固定效应的经验对数似然比函数渐近服从中心卡方分布,进而构造了模型固定效应的置信区间.所提出的估计过程不需要对随机效应和模型误差的分布施加任何假定,并且关于固定效应的估计过程不受随机效应的影响,因此具有较好的稳健性和有效性. 展开更多
关键词 线性混合效应模型 众数回归 经验似然 QR分解
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线性混合效应模型的复合分位数回归估计
18
作者 李京 杨宜平 赵培信 《山东大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期88-99,共12页
考虑线性混合效应模型的稳健估计问题,通过结合矩阵的QR分解技术和复合分位数回归方法,提出一种基于正交投影的复合分位数回归估计方法。先通过QR分解技术消除随机效应,再构造固定效应的复合分位数回归目标函数,从而获得固定效应的估计... 考虑线性混合效应模型的稳健估计问题,通过结合矩阵的QR分解技术和复合分位数回归方法,提出一种基于正交投影的复合分位数回归估计方法。先通过QR分解技术消除随机效应,再构造固定效应的复合分位数回归目标函数,从而获得固定效应的估计。在一些正则条件下,证明所提出估计的渐近正态性。所提出的估计方法无需对模型误差和随机效应的分布作任何限制性的假定,并且固定效应的估计不受随机效应的影响。与正交矩估计方法的模拟研究比较表明,本文提出的方法具有稳健性,并将其应用于实际数据分析。 展开更多
关键词 线性混合效应模型 QR分解 复合分位数回归 固定效应 随机效应
原文传递
协方差改进估计与相依混合效应回归方程
19
作者 陈永明 《大学数学》 1996年第2期80-84,共5页
本文首先讨论了广义线性模型Y=Xβ+ε(ε~(O,V))的系数β的最优线性无偏估计是用T2=XY作为伴随变量对最小二乘估计T1=(XX)-1X1Y进行改进而得到的协方差改进估计.并把所得结果用于经济领域中的线性相依回... 本文首先讨论了广义线性模型Y=Xβ+ε(ε~(O,V))的系数β的最优线性无偏估计是用T2=XY作为伴随变量对最小二乘估计T1=(XX)-1X1Y进行改进而得到的协方差改进估计.并把所得结果用于经济领域中的线性相依回归方程系统(SeeminglyUnrelatedRegressionEqautionsSystem).然后关于一类线性相依混合效应回归方程系统,提出了一种优化估计方法。 展开更多
关键词 协方差改进 参数估计 半相依回归 混合效应模型
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混合效应模型在葡萄糖耐糖量测试中的应用研究
20
作者 张银香 郭靖 王涛 《统计学与应用》 2020年第6期964-971,共8页
本文是对一组来自标准葡萄糖耐糖量实验的平衡纵向数据构建线性混合效应模型、lasso回归和广义线性混合模型,利用AIC准则以及lasso的变量选择选取最优的模型,并对所得模型进行模拟预测,然后计算模型的均方误差并进行比较,选出均方误差... 本文是对一组来自标准葡萄糖耐糖量实验的平衡纵向数据构建线性混合效应模型、lasso回归和广义线性混合模型,利用AIC准则以及lasso的变量选择选取最优的模型,并对所得模型进行模拟预测,然后计算模型的均方误差并进行比较,选出均方误差相对较小的模型。发现线性混合模型在这组数据中具有较好的预测效果。本文所有计算均用R软件完成。 展开更多
关键词 线性混合效应模型 lasso回归 广义线性混合效应模型 模拟预测 均方误差
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